Handling Large-Scale Data using Two-Tier Hierarchical Super-Peer P2P Network
Notice bibliographique
Résumé
In the ever-expanding world of IoT, data has not only increased in volume and velocity but has also moved from residing in centralized nodes to distributed nodes across multiple locations. Traditional data clustering technologies, based on centralized operations, cannot be scaled to efficiently manage Big Data, thus creating a need for clustering in distributed environments. To address the problem of modularity, flexibility, and scalability, a dynamic hierarchical two-tier architecture and model for cooperative clustering in distributed super-peer P2P network is presented in this paper. The proposed model is called Distributed Cooperative Clustering in super-peer P2P networks (DCCP2P). It involves a hierarchy of two layers of P2P neighborhoods. In the first layer, peers in each neighborhood are responsible for building local cooperative sub-clusters from the local data. Each node sends a summarized view of local data to its super-peer in a form of sub-cluster's centroids extracted from the local cooperative clustering, minimizing the exchange of information between nodes and their super-peers. In the next layer, sub-clusters are merged at each super-peer and at the root of the hierarchy, where one global clustering can be derived. The distributed cooperative approach finds globally optimized clusters and achieves significant improvement in global clustering solutions without the cost of centralized clustering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».